足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
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輸入預期進球數 (XG)
進階選項
模型使用改良版泊松分佈：稍高的平局概率及熱門隊伍結果。
預測快照
主隊 勝利
49.43%
公平賠率
2.02
平局
23.4%
公平賠率
4.27
客隊 勝利
27.17%
公平賠率
3.68
最可能的比分
1 - 1
概率 9.52%
公平賠率 10.5
比賽概率與賠率輸出
公平賠率比較
| 市場 | 市場賠率 | 公平賠率 ? 模型根據概率計算的公平價格。 | 優勢 ? 莊家賠率與模型公平賠率之間的差異。 正值優勢表示潛在價值。 |
|---|---|---|---|
| 主隊 勝利 | 2.02 | — | |
| 平局 | 4.27 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.68 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.52% | 10.5 |
| 2 | 2-1 | 9.28% | 10.77 |
| 3 | 1-2 | 6.76% | 14.79 |
| 4 | 1-0 | 6.71% | 14.91 |
| 5 | 2-2 | 6.59% | 15.17 |
| 6 | 2-0 | 6.54% | 15.29 |
| 7 | 3-1 | 6.03% | 16.57 |
| 8 | 0-1 | 4.88% | 20.48 |
| 9 | 3-2 | 4.28% | 23.34 |
| 10 | 3-0 | 4.25% | 23.53 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.44%
29.08
|
4.88%
20.48
|
3.47%
28.84
|
1.64%
60.93
|
0.58%
171.64
|
0.17%
604.23
|
| 1 |
6.71%
14.91
|
9.52%
10.5
|
6.76%
14.79
|
3.2%
31.25
|
1.14%
88.02
|
0.32%
309.98
|
| 2 |
6.54%
15.29
|
9.28%
10.77
|
6.59%
15.17
|
3.12%
32.05
|
1.11%
90.28
|
0.31%
317.86
|
| 3 |
4.25%
23.53
|
6.03%
16.57
|
4.28%
23.34
|
2.03%
49.31
|
0.72%
138.89
|
0.2%
489.0
|
| 4 |
2.07%
48.27
|
2.94%
33.99
|
2.09%
47.87
|
0.99%
101.14
|
0.35%
284.9
|
0.1%
1003.01
|
| 5 |
0.81%
123.76
|
1.15%
87.15
|
0.81%
122.76
|
0.39%
259.34
|
0.14%
730.46
|
0.04%
2570.69
|
其他比分（任一方進6球以上）
1.82%
·
公平：
54.95
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.77% | 14.23% |
| 1.5 | 58.03% | 41.97% |
| 2.5 | 30.98% | 69.02% |
| 3.5 | 13.4% | 86.6% |
| 4.5 | 4.82% | 95.17% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.44% | 29.08 |
| 1 | 11.59% | 8.63 |
| 2 | 19.53% | 5.12 |
| 3 | 21.94% | 4.56 |
| 4 | 18.48% | 5.41 |
| 5+ | 25.03% | 4.00 |
|
大球 2.5 65.44%
小球 2.5 34.56%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
49.43%
平局
23.40%
客隊 勝利
27.17%
大 / 小 2.5
大球 2.5
65.44%
小球 2.5
34.56%
雙方進球
是
65.04%
否
34.96%
亞洲讓球盤概率
?
概率是根據泊松比分模型計算的。
平推適用於整數亞洲讓球盤。
主隊讓球
| 讓球 | 主隊 | 推 | 客隊 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 13.45% 7.43 | 15.1% 6.62 | 71.45% 1.4 |
| -1.5 | 28.55% 3.5 | — | 71.45% 1.4 |
| -1.0 | 28.55% 3.5 | 21.41% 4.67 | 50.04% 2.0 |
| -0.5 | 49.96% 2.0 | — | 50.04% 2.0 |
| 0 (PK) | 49.96% 2.0 | 21.97% 4.55 | 28.06% 3.56 |
| +0.5 | 71.93% 1.39 | — | 28.06% 3.56 |
| +1.0 | 71.93% 1.39 | 15.59% 6.41 | 12.47% 8.02 |
| +1.5 | 87.53% 1.14 | — | 12.47% 8.02 |
| +2.0 | 87.53% 1.14 | 8.01% 12.49 | 4.47% 22.39 |
如何使用泊松計算器
- 輸入主隊的預期進球數（xG）
- 輸入客隊的預期進球數（xG）
- 點擊「計算」
- 查看正確比分概率/公平賠率以及比賽結果分佈
此工具適合分析師、投注者以及任何對數據驅動的足球預測感興趣的人。
為什麼泊松分佈對基於xG的預測有用
使用xG而非歷史進球數，讓預測能反映機會質量，而不僅僅是過去的結果。
好處包括：
- 減少由射門效率波動引起的隨機性
- 使預測與基礎表現保持一致
- 從統計概率中創建公平賠率
- 通過比較模型賠率與莊家賠率來識別價值投注
這就是為什麼基於泊松的模型在AI足球預測系統中被廣泛使用的原因。
常見問題
泊松計算器使用預期進球數（xG）估算足球比賽的比分機率，幫助預測比賽結果和相關投注機率。
它在建模進球方面統計上有效，但結合xG數據和比賽背景因素效果最佳。
可以，它可以用來估算公平賠率，並與博彩公司賠率進行比較，以幫助識別潛在的價值投注。
您應該使用基於球隊實力、近期表現和對手實力的賽前預期進球數。
是的。計算器根據您輸入的預期進球數（xG）生成完整的正確比分（比分線）網格，因此您可以查看每個正確比分的機率並與正確比分市場進行比較。相同的“正確比分預測模型”也支持1X2和BTTS。
BTTS（雙方進球）機率是雙方至少各進一球的可能性。此工具基於相同的xG泊松模型報告BTTS是/否，因此預期進球數（xG）、正確比分和BTTS在足球預測中保持一致。
